高斯梯度法稀疏直线阵列

高斯梯度法是一种用于解决二维或三维空间中稀疏直线阵列（sparse line array）定位的问题的优化算法。它基于高斯函数（通常是一个二维或三维的高斯核函数），通过计算每个测量点到潜在直线阵列的距离的权重，来估计直线阵列的位置。这种方法的优势在于其对噪声有一定的鲁棒性，并且可以处理非均匀分布的数据。

算法步骤大致包括以下几步：
1. 初始化：选择一组初始猜测作为直线阵列位置。
2. 计算梯度：对于每个测量点，计算它到每个候选线段的距离的平方加权，形成一个“损失”函数。这个函数的负梯度指向最能减小总误差的方向。
3. 更新位置：根据梯度方向和步长更新直线阵列的位置，通常采用梯度下降法。
4. 重复迭代：直到损失函数收敛或达到预设的最大迭代次数。